2018年中国智能芯片行业前景研究报告

中国智能芯片行业前景研究报告

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中商产业研究院

网站网址：https://www.wendangku.net/doc/767021627.html,/

前言

Introduction

随着人工智能受到媒体和资本的热捧，近来国内外各路豪杰纷纷推出自己的人工智能芯片，在PC行业已经开始逐年衰退，智能手机行业也随着市场的逐渐饱和进入瓶颈期的情况下，人工智能、物联网、云计算、大数据等领域被认为是下一个风口。其中，人工智能无疑是最受媒体和资本热捧的宠儿。同时，国外大厂纷纷推出了自己的人工智能芯片。

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目录

CONTENTS

前言

2.人工智能芯片行业现状

2.1 全球智能芯片行业市场规模2.2 中国智能芯片行业市场规模1.人工智能芯片市场概况

1.1 人工智能芯片计算过程分析1.2 人工智能芯片分类分析

4.行业重点企业分析

4.1 百度4.2 寒武纪4.3 地平线4.4 景嘉微4.5 深鉴科技1.3 不同人工智能芯片特点分析1.4 GPU与CPU的比较3.1 政策护航

3.人工智能芯片市场动力

3.2 人工智能市场发展推动3.3 市场需求推动

01人工智能芯片市场概况

人工智能芯片计算过程分析

伴随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。而人工智能的实现依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础，其中硬件指的是运行 AI 算法的芯片与相对应的计算平台。芯片就是硬件的最重要组成部分。包括两个计算过程：1、训练；2、执行。

资料来源：中商产业研究院整理

人工神经网络

人脸车辆语音

人脸

标签车辆型号文字识别

训练过程

执行过程

人脸识别

车辆识别语音识别

人工智能芯片计算过程

人工智能芯片分类分析

随着人工智能的快速发展，应用场景不断拓展，目前已覆盖包括深度学习、机器视觉、指纹识别、人脸识别、个人助理、智慧机器人等13个具体应用。

技术架构来看，人工智能芯片分为通用性芯片（GPU）、半定制化芯片（FPGA）、全定制化芯片（ASIC）三大类。

人工智能芯片分类

人工智能芯片

GPU FPGA

ASIC

BPU

NPU

TPU VPU

资料来源：中商产业研究院整理

不同人工智能芯片特点分析

目前适合深度学习的人工智能芯片主要有GPU、FPGA、ASIC三种技术路线。GPU 最先被引入深度学习，技术最为成熟；FPGA具有硬件可编程特点，性能出众但壁垒高。ASCI 由于可定制、低成本是未来终端应用的趋势。

AI芯片芯片特点

GPU GPU称为图形处理器，它是显卡的“心脏”是单指令、多数据处理，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，主要处理图像领域的运算加速。

FPGA FPGA称为现场可编程门阵列，用户可以根据自身的需求进行重复编程。适用于多指令，单数据流的分析，与GPU相反，因此常用于预测阶段，用硬件实现软件算法，因此在实现复杂算法方面有一定的难度。

ASIC ASIC是一种为专门目的而设计的集成电路。是为实现特定要求而定制的专用AI芯片。除了不能扩展以外，在功耗、可靠性、体积方面都有优势，尤其在高性能、低功耗的移动端。

资料来源：中商产业研究院整理

GPU与CPU的比较

GPU使用SIMD（单指令多数据流）来让多个执行单元以同样的步伐来处理不同的数据，原本用于处理图像数据，但其离散化和分布式的特征，以及用矩阵运算替代布尔运算适合处理深度学习所需要的非线性离散数据。作为加速器的使用，可以实现深度学习算法。

GPU由并行计算单元和控制单元以及存储单元构成GPU拥有大量的核（多达几千个核）和大量的高速内存，擅长做类似图像处理的并行计算，以矩阵的分布式形式来实现计算。同CPU不同的是，GPU的计算单元明显增多，特别适合大规模并行计算。

CPU和GPU区别对比

　CPU GPU

架构区别70%晶体管用来构建Cache还有一部分

控制单元，负责逻辑算数部分不多

整个就是一个庞大的计算阵列

（包括alu和shader填充）非常依赖Cache不依赖Cache

逻辑核心复杂逻辑核心简单

计算目的

适合串行适合大规模并行

运算复杂度高运算复杂度低

资料来源：中商产业研究院整理

02人工智能芯片行业现状

全球智能芯片市场规模分析

数据来源：中商产业研究院数据库

数据显示，2017年全球人工智能芯片市场规模达到44.7亿美金，随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继入局，预计到2018年将达到57亿美金，2020年有望突破百亿大

关，增长迅猛，发展空间巨大。

中国人工智能芯片市场分析

目前，我国的人工智能芯片行业发

展尚处于起步阶段。随着大数据的发展，

计算能力的提升，人工智能近两年迎来

了新一轮的爆发。

数据显示，2017年中国人工智能芯

片市场规模达到33.3亿元，同比增长75%；

预计2018年市场规模将进一步增长，达

到45.6亿元。

数据来源：中商产业研究院数据库

03人工智能芯片市场动力

政策护航

随着人工智能的快速发展，国家相继出台一系列政策支持中国人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》的发布，它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化。

时间政策相关内容

2015年5月《中国制造2025》首次提及智能制造，提出加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，把智能制造作为两化深度融合的主攻方向，着力发展智能装备和智能产品，推动生产过程智能化。

2015年7月《关于积极推进“互联网+”

行动的指导意见》

将人工智能作为其主要的十一项行动之一。明确提出，依托互联网平台提供人工智能公共创

新服务，加快人工智能核心技术突破，促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机

器人等领域的推广应用。

2017年3月　在十二届全国人大五次会议的政府工作报告中，“人工智能”首次被写入政府工作报告。

2017年7月《新一代人工智能发展规划》 明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到 世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

2017年12月《促进新一代人工智能产业

发展三年行动计划(2018-

2020年)》

对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点

发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化。

中国人工智能市场分析

数据显示， 2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了6.86%。在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长65.34%。

2017年中国人工智能市场规模将达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。

数据来源：中商产业研究院整理

市场需求推动

人工智能技术的快速发展，推动我国

人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，

涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、

智能机器人等一批人工智能产品，并正在全

面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、

农业等行业。

数据显示，目标行业市场中AI+占比

40%，其次是智能机器人、智能驾驶、无人

机。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、

制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不

数据来源：中国信通院、中商产业研究院整理断扩展，对智能芯片的需求也将增加。

04行业国内企业分析

百度（纳斯达克：BIDU），全球

最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。

2018年第一季度财报，百度一季度营收33.3亿美元，市场预期32.0亿美元。百度第一季总营收猛增31%，33.3亿美元。归属百度的净利润增至11亿美元，同比增长277%。金融安防：

基于深度信息进行目标检测、利用深度相机还原三维场景，获取多个目标的完整轨迹。

数据来源：中商产业研究院整理

DuerOS是是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一，借助百度的信息与服

务构成的巨大生态，DuerOS拥有海量数据，能通过自然语言完成对硬件的操作与对话交流。

搭载DuerOS系统能力的“智慧芯片”，具备低成本、低功耗、高度集成等特点广泛适用于智能玩具、蓝牙音箱、智能小家电等多种设备，极大降低了合作伙伴使用人工智能对话系统的门槛。

金融安防：

基于深度信息

进行目标检测、

利用深度相机

还原三维场景，

获取多个目标

的完整轨迹。

资料来源：公司官网、中商产业研究院整理

2.寒武纪

寒武纪是全球智能芯片领域的先行者，宗旨是打造各类智能云服务器、智能终端以及智能机器人的核心处理器芯片。

寒武纪是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司，拥有终端和服务器两条产品线。2016年推出的寒武纪1A处理器（Cambricon-1A）是世界首款商用深度学习专用处理器，面向智

能手机、可穿戴设备、无人机和智能驾驶等各类终端设备。资料来源：公司官网、中商产业研究院整理

金融安防：

基于深度信息

进行目标检测、

利用深度相机

还原三维场景，

获取多个目标

的完整轨迹。

MLU100

MLU100是寒武纪科技推出的第一款智能

处理板卡产品，搭载了MLU100芯片，为

云端推理提供强大的运算能力支撑。与

传统架构处理器相比，MLU100在处理人

工智能任务时可获得巨大的性能功耗比

提升，是真正适合人工智能的处理器。

支持被动或主动两种散热方式，典型功

耗为80W。MLU100智能处理卡支持最高

32GB的DDR4内存容量，并具备ECC数据

校验功能。

资料来源：公司官网、中商产业研究院整理

人工智能芯片项目可行性报告

人工智能芯片项目可行性报告 规划设计/投资分析/产业运营

摘要 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新 一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能 芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人 工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得 了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英 伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争 格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智 能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。 该人工智能芯片项目计划总投资21775.70万元，其中：固定资产 投资15290.38万元，占项目总投资的70.22%；流动资金6485.32万元，占项目总投资的29.78%。 本期项目达产年营业收入45161.00万元，总成本费用35900.08 万元，税金及附加382.55万元，利润总额9260.92万元，利税总额10920.84万元，税后净利润6945.69万元，达产年纳税总额3975.15 万元；达产年投资利润率42.53%，投资利税率50.15%，投资回报率31.90%，全部投资回收期4.64年，提供就业职位841个。

人工智能芯片项目可行性报告目录 第一章概况 一、项目名称及建设性质 二、项目承办单位 三、战略合作单位 四、项目提出的理由 五、项目选址及用地综述 六、土建工程建设指标 七、设备购置 八、产品规划方案 九、原材料供应 十、项目能耗分析 十一、环境保护 十二、项目建设符合性 十三、项目进度规划 十四、投资估算及经济效益分析 十五、报告说明 十六、项目评价 十七、主要经济指标

最新中国人工智能产业数据图谱：55家医疗人工智能企业全扫描

中国人工智能产业数据图谱 --55家医疗人工智能企业全扫描 摘要：近两年，人工智能也深受资本的青睐，2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。 随着计算和存储的成本大幅下降，计算能力的显著增长，以及IT巨头所搭建的 人工智能生态逐渐完善，人工智能初创企业的难度在降低。可喜的是，近两年人工智能也深受资本的青睐，2017年第一季度就有30多家人工智能企业获得融资，落实到具体行业中，医疗健康领域的人工智能创业公司表现尤为突出，关注度和融资量最高。 在虚拟助理、医疗大数据、医学影像、等医学领域，人工智能已经不再仅仅是探讨、研究了，大多数产品已经在服务我们普通大众。对此，动脉网对中国的医疗人工智能企业进行了盘点，了解一下中国医疗人工智能企业的发展现状。 此次，动脉网收集的医疗人工智能企业合计55家，共分为9个领域：虚拟助理、医疗大数据、医学影像、智能语音、健身生物技术、健康生活方式管理、医疗搜索、癌症早筛、人工智能芯片。 其中，上市公司有5家，获得融资的有24家，不包含上市公司，医疗人工智能创业企业共融资22.355亿人民币（数千万、数百万按照1000万、100万计算），未透露的有26家，参与医疗人工智能投资的机构和企业一共有59家（由于时 间和信息量的关系，相信我们收集的数据并不全面，未收录到的企业和机构请与我们联系）。

数据来源：动脉网，蛋壳研究院数据库 在动脉网统计的55家企业中，动脉网将其划分为9个领域。从事虚拟助手、医疗大数据、医学影像的企业最多。其中虚拟助手包括ET医疗大脑、百度医疗大脑、科大讯飞这些通用性医生助手，可在疾病风险预测、医学影像诊断、精致治疗方案、药效挖掘、新药研发、疾病监测及健康管理等多个领域，担当“医生助手”，当然虚拟助手也包含有若水医生、半个医生、多美小壹等这样的服务、导诊机器人。 当然从事智能语音的企业不仅仅只有2家，但是云知声和中科汇能，科大讯飞也将智能语音应用在了医疗，但是科大讯飞在医疗领域有三大业务，目标不仅仅是智能语音录入，所以将其归入虚拟助手。

全球和中国半导体产业发展历史和大事记

全球和中国半导体产业发展历史和大事记 1947年，美国贝尔实验室发明了半导体点接触式晶体管，从而开创了人类的硅文明时代。 1956年，我国提出“向科学进军”，根据国外发展电子器件的进程，提出了中国也要研究半导体科学，把半导体技术列为国家四大紧急措施之一。中国科学院应用物理所首先举办了半导体器件短期培训班。请回国的半导体专家黄昆、吴锡九、黄敞、林兰英、王守武、成众志等讲授半导体理论、晶体管制造技术和半导体线路。在五所大学――北京大学、复旦大学、吉林大学、厦门大学和南京大学联合在北京大学开办了半导体物理专业，共同培养第一批半导体人才。培养出了第一批著名的教授：北京大学的黄昆、复旦大学的谢希德、吉林大学的高鼎三。1957年毕业的第一批研究生中有中国科学院院士王阳元（北京大学微电子所所长）、工程院院士许居衍（华晶集团中央研究院院长）和电子工业部总工程师俞忠钰（北方华虹设计公司董事长）。 1957年，北京电子管厂通过还原氧化锗，拉出了锗单晶。中国科学院应用物理研究所和二机部十局第十一所开发锗晶体管。当年，中国相继研制出锗点接触二极管和三极管（即晶体管）。 1958年，美国德州仪器公司和仙童公司各自研制发明了半导体集成电路（IC）之后，发展极为迅猛，从SSI（小规模集成电路）起步，经过MSI（中规模集成电路），发展到LSI（大规模集成电路），然后发展到现在的VLSI（超大规模集成电路）及最近的ULSI（特大规模集成电路），甚至发展到将来的GSI （甚大规模集成电路），届时单片集成电路集成度将超过10亿个元件。 1959年，天津拉制出硅（Si）单晶。 1960年，中科院在北京建立半导体研究所，同年在河北建立工业性专业化研究所――第十三所（河北半导体研究所）。 1962年，天津拉制出砷化镓单晶（GaAs），为研究制备其他化合物半导体打下了基础。 1962年，我国研究制成硅外延工艺，并开始研究采用照相制版，光刻工艺。 1963年，河北省半导体研究所制成硅平面型晶体管。 1964年，河北省半导体研究所研制出硅外延平面型晶体管。 1965年12月，河北半导体研究所召开鉴定会，鉴定了第一批半导体管，并在国内首先鉴定了DTL型（二极管――晶体管逻辑）数字逻辑电路。1966年底，在工厂范围内上海元件五厂鉴定了TTL电路产品。这些小规模双极型数字集成电路主要以与非门为主，还有与非驱动器、与门、或非门、或门、以及与或非电路等。标志着中国已经制成了自己的小规模集成电路。 1968年，组建国营东光电工厂（878厂）、上海无线电十九厂，至1970年建成投产，形成中国IC产业中的“两霸”。 1968年，上海无线电十四厂首家制成PMOS（P型金属－氧化物半导体）电路（MOSIC）。拉开了我国发展MOS电路的序幕，并在七十年代初，永川半导体研究所（现电子第24所）、上无十四厂和北京878厂相继研制成功NMOS电路。之后，又研制成CMOS电路。 七十年代初，IC价高利厚，需求巨大，引起了全国建设IC生产企业的热潮，共有四十多家集成电路工厂建成，四机部所属厂有749厂（永红器材厂）、871（天光集成电路厂）、878（东光电工厂）、4433厂（风光电工厂）和4435厂

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业

生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破

【完整版】2020-2025年中国汽车半导体芯片行业可持续发展战略制定与实施研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国汽车半导体芯片行业可持续发展战略制定与实施研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业可持续发展战略概述 (9) 第一节汽车半导体芯片行业可持续发展战略研究报告简介 (9) 第二节企业可持续发展战略的重要性及意义 (10) 一、是决定企业经营活动成败的关键性因素 (10) 二、是实现企业快速、健康、持续发展的需要 (11) 三、是企业目标得以实现的重要保证 (11) 四、是企业长久地高效发展的重要基础 (11) 五、是企业及其所有企业员工的行动纲领 (11) 六、是企业扩展市场、高效持续发展的有效途径 (12) 七、是执行层行动的指南 (12) 第三节制定实施企业可持续发展战略的作用 (12) 一、有助于企业准确判断外在危机和机遇 (12) 二、有助于明确企业核心竞争力 (13) 三、有利于提升企业的持久竞争力 (13) 四、有助于企业找准市场定位 (13) 五、有助于企业内部控制、管理与执行 (13) 六、有助于优化资源，实现资源价值最大化 (14) 七、有助于增强企业的凝聚力和向心力 (14) 八、有助于优化整合企业人力资源，提高企业效率 (14) 第四节企业可持续发展战略的特性 (15) 一、全局性 (15) 二、纲领性 (15) 三、长远性 (15) 四、导向性 (15) 五、保证性 (15) 六、超前性 (16) 七、竞争性 (16) 八、稳定性 (16) 九、风险性 (16) 第二章市场调研：2018-2019年中国汽车半导体芯片行业市场深度调研 (17) 第一节汽车半导体芯片概述 (17) 第二节汽车半导体发展概况 (17) 一、汽车半导体的定义及前景 (17) 二、汽车半导体的市场竞争特点 (18) 三、汽车半导体的企业特征 (18) 四、受环保驱动的新能源汽车市场是刚需 (19) 第三节全球汽车半导体市场规模 (19) 一、全球汽车半导体市场规模 (19) 二、汽车半导体主要细分市场规模 (20) 第四节2019-2025年我国汽车半导体芯片行业发展前景及趋势预测 (23) 一、汽车半导体的历史性机遇 (23)

人工智能芯片技术趋势研究分析报告

人工智能芯片技术趋势研究分析报告 2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。 人工智能与深度学习深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值，通过学习处理，并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实，研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络）模型。作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外，SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。 1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试，到最初级的神经元模拟单元——感知机，再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过。上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。 反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。

集成电路发展史

集成电路发展史 姚连军 120012009323 管理学院09财务管理 苏世勇 120012009222 管理学院09市场营销 傅彩芬 110012009023 法政学院09公共管理类 陈凯 120012009015 管理学院09工商管理 集成电路对一般人来说也许会有陌生感，但其实我们和它打交道的机会很多。计算机、电视机、手机、网站、取款机等等，数不胜数。除此之外在航空航天、星际飞行、医疗卫生、交通运输、武器装备等许多领域，几乎都离不开集成电路的应用，当今世界，说它无孔不入并不过分。 在当今这信息化的社会中,集成电路已成为各行各业实现信息化、智能化的基础。无论是在军事还是民用上,它已起着不可替代的作用。 1 集成电路概述 所谓集成电路（IC），就是在一块极小的硅单晶片上，利用半导体工艺制作上许多晶体二极管、三极管及电阻、电容等元件，并连接成完成特定电子技术功能的电子电路。从外观上看，它已成为一个不可分割的完整器件，集成电路在体积、重量、耗电、寿命、可靠性及电性能方面远远优于晶体管元件组成的电路，目前为止已广泛应用于电子设备、仪器仪表及电视机、录像机等电子设备中。[1] 2 集成电路发展及其影响 2.1集成电路的发展 集成电路的发展经历了一个漫长的过程，以下以时间顺序，简述一下它的发展过程。1906年，第一个电子管诞生；1912年前后，电子管的制作日趋成熟引发了无线电技术的发展；1918年前后，逐步发现了半导体材料；1920年，发现半导体材料所具有的光敏特性；1932年前后，运用量子学说建立了能带理论研究半导体现象；1956年，硅台面晶体管问世；1960年12月，世界上第一块硅集成电路制造成功；1966年，美国贝尔实验室使用比较完善的硅外延平面工艺制造成第一块公认的大规模集成电路。[2]1988年：16M DRAM问世，1平方厘米大小的硅片上集成有3500万个晶体管，标志着进入超大规模集成电路阶段的更高阶段。1997年：300MHz 奔腾Ⅱ问世,采用0.25μｍ工艺，奔腾系列芯片的推出让计算机的发展如虎添

未来5年中国芯片行业产业链的深度分析

未来5年中国芯片行业产业链的深度分析 2020年中国芯片发展现状 一、进出口 根据中投产业研究院发布的《2020-2024年中国芯片行业产业链深度调研及投资前景预测报告》显示，2020年上半年，IC进口累计达2433亿只，同比增长25.5%；出口方面也保持两位数增长，累计达1126亿只，同比增长13.8%... 2020年1-6月中国IC进口继续保持高速增长，累计进口2433亿只，同比增长25.5%；累计进口总额10842亿元人民币（约折合1548.9亿美元），同比增长16.0%。 图表2020年中国IC进口量/值统计 数据来源：中国海关总署 2020年1-6月中国IC出口继续保持两位数增长，累计出口1126亿只，同比增长13.8%；累计出口总额3541亿元人民币（约折合505.9亿美元），同比增长14.1%。 图表2020年中国IC出口量/值统计

数据来源：中国海关总署 二、成长速度 中国虽为全球芯片市场，因芯片工艺不先进，被迫长期对外进口，随着我国芯片行业自产意识的增强、不断加大研发，我们芯片技术也在不断的增强。当前，中国已经有近2000家芯片设计相关企业，主要有华为、紫光展锐、联发科、依图科技等，中国芯片企业芯片营收占全球总规模的13%，目前多家中企芯片技术突破。 在过去的2019年，中国的芯片总产量上升到2018.2亿块，比上年的1810亿块同比增长了7.2%。 2020年中国芯片销售规模 根据中投产业研究院发布的《2020-2024年中国芯片行业产业链深度调研及投资前景预测报告》显示，2020年1-6月份我国集成电路产业销售额达到3539亿元，同比增长16.1%，其中，设计业1490.6亿元，同比增长23.6%；制造业966亿元，同比增长17.8%；封装测试业1082.4亿元，同比增长5.9%，三个产业环节的比例更加合理，2020年上半年虽然受疫情影响，但我国集成电路产业依然保持快速增长，预计全年销售规模可达8766亿元，同比增长15.92%。 2020年上半年，设计业、制造业、封测业分别占比42.12%，27.30%，30.58%。 2020年中国芯片产量规模 根据中投产业研究院发布的《2020-2024年中国芯片行业产业链深度调研及投资前景预测报告》显示，与其他行业相比，在疫情的冲击下，2020年上半年中国的芯片产业仍获得了充足的发展，生产的芯片总量达到了1146.8亿块，同比增长16.4%。虽然在部分高端芯片上，中国仍然大量依赖进口，但我们的进步是不容忽视的。

人工智能芯片项目可行性报告 (3)

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摘要 近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、 IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。在市场调研机构CompassIntelligence2018年发布的AIChipsetIndexTOP24榜单中，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination(2017年被中国资本收购)、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪 排23位，地平线机器人排24位。 按厂商来看，Intel作为全球第二大半导体企业，在数据处理类芯 片市场中拥有三成左右的份额。而与数据处理相关的DRAM/NAND存储 芯片厂商合计市场份额达37%，三星、SK海力士、镁光均进入竞争。Nvidia/AMD/Xilinx虽绝对收入占比仍然较低，但将受益于“CPU+xPU”异构计算方式的普及，享受市场需求高速增长带来的红利。 城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的 发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球 各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自

的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。 随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应 用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体 而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。通过对超过50 个AI技术细分应用行业、100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、500多个投资机构、7000家AI企业、10万名AI 领域核心人才的持续跟踪观察，总结了以城市为主体的AI技术及产业 生态体系的特点、框架及发展路径。 计算芯片(如CPU、GPU、FPGA、ASIC)在数据处理类芯片中占比最高，其中GPU拥有27%左右的份额，CPU和ASIC市占率不相上下，分 别为17%/15%。FPGA灵活度强但普及度低，在开发早期和小规模应用 时优势比较明显。 该人工智能芯片项目计划总投资20648.88万元，其中：固定资产 投资14195.56万元，占项目总投资的68.75%；流动资金6453.32万元，占项目总投资的31.25%。 达产年营业收入46583.00万元，总成本费用35848.43万元，税 金及附加383.86万元，利润总额10734.57万元，利税总额12599.06

手机芯片供应商格局及芯片国产化发展历程、存在的问题与未来趋势分析

手机芯片供应商格局及芯片国产化发展历程、存在的问题与未来趋势分析为更好地保障通信信息安全，使我国在芯片领域摆脱依赖进口的现状，首先分析了智能手机主要采用的芯片与芯片供应商格局的基本情况，然后从芯片设计与芯片制造两方面剖析了手机芯片国产化的发展进程，指出了目前存在的问题并对未来发展趋势作出判断。 引言 芯片是半导体元件产品的统称，是集成电路的载体，由晶圆分割而成。1960年，美国仙童公司制造出第一块可实际使用的单片集成电路。我们现在所说的芯片，则是超大规模集成电路发展的杰出代表。据Gartner预测，2017年全球半导体行业总营收将突破4000亿美元大关[2]。按收入统计，IC Insights所公布的2016年全球半导体排名TOP20中[3]，美国占据8家，日本、欧洲、中国台湾地区各有3家，韩国拥有2家，新加坡1家，中国大陆暂未有企业上榜。其中纯芯片代工企业3家，芯片设计公司5家，其余公司则同时具备芯片设计和制造的能力。这一榜单基本反映了芯片行业主导竞争的全球格局分布。10 nm及其后续7 nm、5 nm、3 nm制造工艺、4G+/5G通信技术、高性能低功耗移动芯片平台、大容量存储芯片、物联网、车联网等是芯片行业聚焦的热点，知识产权（IP, Intellectual Property）、先进制造/封装技术、关键设备/原料、高级技术人才是主要的竞争壁垒。 据有关部门统计，2016年中国集成电路进口额高达2271亿美元[4]，对外依存度仍处于高位。近些年，在国家政策的引导下，国内集成电路产业发展稳步提升，本文梳理了在此轮国内集成电路大发展中智能手机芯片产业链国产化情况，分析现状及存在问题，并对未来的发展趋势作出判断。 国家政策扶持 芯片在智能手机行业中拥有重要地位，是制造业的尖端领域之一，也是先进技术的代表行业之一。鉴于芯片行业的重要性以及我国在该领域的落后现实，工业和信息化部于2014年颁布《国家集成电路产业推进纲要》[5]（以下简称“纲要”），纲要根据全球的发展趋势以及我国的产业现状，提出了集成电路行业发展的主要任务和发展重点，即着力发展集成

中国芯片行业发展概况分析研究

中国芯片行业发展概况分析研究 （一）半导体投资机会来临，未来3-5年为重要投资周期。 2015年初至今费城半导体指数持续创出新高，北美半导体设备BB值已连续8个月不低于1.0，全球半导体行业高景气周期将持续。国内政策支持力度不断加大，由过去单一政策支持转变为政策和资金共同支持，扶持重点将向制造环节倾斜，利好全产业链。随着IPO重启，A股将迎来一批优秀的半导体公司上市，未来3-5年为半导体行业重要投资周期。 （二）封测环节投资机会在当下。封测环节技术壁垒较低，人力成本要求高，有利于国内企业在半导体产业链切入。 在过去十多年发展中，封测环节一直占据国内集成电路产业主导，不过主要被海外IDM厂商的封测厂占据。现在A股上市的封测企业质地优秀，长电科技、华天科技、晶方科技，完成先进封装技术布局，符合未来封装行业趋势。 （三）IC设计领域潜在投资机会巨大。 过去十年在政策支持和终端市场需求强劲的双重动力推动下实现了持续快速增长，是半导体产业链上发展最快的一环。中为咨询观察目前，国内已经涌现出华为海思、展讯等具备全球竞争力的IC设计公司。华为海思最近发布的麒麟

Kirin920性能卓越，有望冲击移动应用处理器第一阵营。紫光集团私有化收购展讯和锐迪科实施强强联合，并提出了要打造世界级芯片巨头的宏伟目标。未来将会有一批国内最优秀具备国际竞争力的IC设计公司有望在A股上市，潜在投资机会巨大。 （四）晶圆制造领域快速追赶，利好全产业链。 晶圆制造环节具有极高的资本壁垒和技术壁垒，盈利能力丰厚。过去国内晶圆制造环节发展严重滞后，直接影响国内半导体全产业链发展。未来，国家将会加大对晶圆制造环节的政策和资金支持力度。中芯国际作为国内最大全球第五大的晶圆代工企业，将挑起国内集成电路崛起重任，成为政府主要支持对象，利好国内半导体全产业链发展。 （五）投资建议：封测环节重点关注：

【2019年整理】生物芯片技术的发展历史

注：蓝字是建议使用的素材，别的你们也可以看一下选用哦世界发展史 进入21世纪，随着生物技术的迅速发展，电子技术和生物技术相结合诞生了半导体芯片的兄弟——生物芯片，这将给我们的生活带来一场深刻的革命。这场革命对于全世界的可持续发展都会起到不可估量的贡献。 生物芯片技术的发展最初得益于埃德温·迈勒·萨瑟恩（Edwin Mellor Southern）提出的核酸杂交理论，即标记的核酸分子能够与被固化的与之互补配对的核酸分子杂交。从这一角度而言，Southern杂交可以被看作是生物芯片的雏形。弗雷德里克·桑格（Fred Sanger）和吉尔伯特（Walter Gilbert）发明了现在广泛使用的DNA测序方法，并由此在1980年获得了诺贝尔奖。另一个诺贝尔奖获得者卡里·穆利斯（Kary Mullis）在1983年首先发明了PCR，以及后来再此基础上的一系列研究使得微量的DNA可以放大，并能用实验方法进行检测。 生物芯片这一名词最早是在二十世纪八十年代初提出的，当时主要指分子电子器件。它是生命科学领域中迅速发展起来的一项高新技术，主要是指通过微加工技术和微电子技术在固格体芯片表面构建的微型生物化学分析系统，以实现对细胞、蛋白质、DNA以及其他生物组分的准确、快速、大信息量的检测。美国海军实验室研究员卡特（Carter）等试图把有机功能分子或生物活性分子进行组装，想构建微功能单元，实现信息的获取、贮存、处理和传输等功能。用以研制仿生信息处理系统和生物计算机，从而产生了"分子电子学"，同时取得了一些重要进展：如分子开关、分子贮存器、分子导线和分子神经元等分子器件，更引起科学界关注的是建立了基于DNA或蛋白质等分子计算的实验室模型。 进入二十世纪九十年代，人类基因组计划(Human Genome Project，HGP)和分子生物学相关学科的发展也为基因芯片技术的出现和发展提供了有利条件。与此同时，另一类"生物芯片"引起了人们的关注，通过机器人自动打印或光引导化学合成技术在硅片、玻璃、凝胶或尼龙膜上制造的生物分子微阵列，实现对化合物、蛋白质、核酸、细胞或其它生物组分准确、快速、大信息量的筛选或检测。 ●1991年Affymatrix公司福德（Fodor）组织半导体专家和分子生物学专家共同研制出利用光蚀刻光导合成多肽； ●1992年运用半导体照相平板技术，对原位合成制备的DNA芯片作了首次报道，这是世界上第一块基因芯片； ●1993年设计了一种寡核苷酸生物芯片； ●1994年又提出用光导合成的寡核苷酸芯片进行DNA序列快速分析； ●1996年灵活运用了照相平板印刷、计算机、半导体、激光共聚焦扫描、寡核苷酸合成及荧光标记探针杂交等多学科技术创造了世界上第一块商业化的生物芯片； ●1995年，斯坦福大学布朗（P．Brown）实验室发明了第一块以玻璃为载体的基因微矩阵芯片。 ●2001年，全世界生物芯片市场已达170亿美元，用生物芯片进行药理遗传学和药理基因组学研究所涉及的世界药物市场每年约1800亿美元； ●2000-2004年的五年内，在应用生物芯片的市场销售达到200亿美元左右。2005年，仅美国用于基因组研究的芯片销售额即达50亿美元，2010年有可能上升为400亿美元，这还不包括用于疾病预防及诊治及其它领域中的基因芯片，部分预计比基因组研究用量还要大上百倍。因此，基因芯片及相关产品产业将取代微电子芯片产业，成为21世纪最大的产业。 ●2004年3月，英国著名咨询公司弗若斯特·沙利文(Frost ＆Sulivan)公司出版了关于全球芯片市场的分析报告《世界DNA芯片市场的战略分析》。报告认为，全球DNA生物芯片

中国芯片产业未来发展前景展望

中投顾问产业研究中心 中投顾问·让投资更安全 经营更稳健 中国芯片产业未来发展前景展望 中投顾问在《2017-2021年中国芯片行业产业链深度调研及投资前景预测报告》中提到，芯片产业一直是中国科技产业的“阿喀流斯之踵”——长期受制于人，即使有像银河超级计算机这些“面子”上的产品，其“里子”用的还是外国进口的芯片。 美国、韩国、日本、台湾的半导体产业都是顺着市场潮流和资本市场的东风发展起来的。技术的积累，研究的进步离不开市场对浪潮之巅新产品的追捧，反过来也为其进一步开发研究拓展打好了资金基础，这是一个良性循环过程，同时商业模式也从探索走向成熟。 但是在整个芯片市场开始衰退的时间里，中国的市场需求依旧保持着足够的活力，全球芯片市场自2015年中开始的衰退，一直持续至今，除了中国之外的所有区域市场销售额与前一年同期相较都呈现衰退。 中国市场同样面临着PC 市场的下滑与智能手机市场饱和的问题，而总的市场需求却能够增加则说明在物联网领域等新兴市场的需求要比国外市场增加的更多，这其实也国内物联网的市场反应并不落后国外，所以这也给了国产芯片产业的一个机会，国产芯片产业可以从两个角度发展自主芯片产业。 一、政府大力扶持 近几十年来，中国政府一直在断断续续地促进本土半导体行业的发展。但是之前投入的热情也不是很大，在整个90年代后半期投入的资金不足10亿美元。但是，根据2014年制定的一项宏伟计划，政府将向公共和私营基金投入1000亿至1500亿美元。此举的目标是到2030年从技术上赶超世界领先企业，包括各类芯片的设计、装配和封装公司，从而摆脱对国外供应商的依赖。在许多芯片业务领域，中国企业最终可能在技术上实现赶超，但却有可能因为产能过剩而给整个行业带来冲击。因此在花大资金对芯片产业进行扶持引导的时候，需要认清两个问题： （一）中国半导体制造能力弱，无法支撑中国大陆目前快速发展的设计企业的代工需求，也无法跟上设计企业、整机企业在很多关键领域需要自主产能的需求，比如存储器、基带芯片需要的先进工艺，比如MEMS 、功率器件需要的特色工艺，必须扩大产能，提升制造能力。 （二）中国对制造业的投资·增速在前些年是远远落后于全球水平的，现在遇到摩尔定律失效，FDSOI 等新的工艺被关注，这是难得的制造业发展窗口期，当然应该加大投资力度，在工艺提升和产能扩充上加快赶超速度。 二、直接引进外国技术 中投顾问在《2017-2021年中国芯片行业产业链深度调研及投资前景预测报告》中提到，让外国芯片企业将核心技术转让给中国企业，这在以前听起来是天方夜谭的事情，但是，随着芯片市场整体的下滑，以及中国芯片市场的强势，让越来越多的芯片企业更加愿意在中国市场有更深入的投入，前不久AMD 便宣布了允许旗下一家新成立的中国合资企业使用其专利技术以开发芯片。当然更暴力的做法就如同紫光一般直接斥巨资收购芯片厂商。

中国光通信芯片发展现状及分析

中国光通信芯片发展现状及分析 我国大力推进信息化建设将极大地拉动光通信行业的发展，随着3G网络、4G网络、FTTx光纤接入、智能电网、广电网络、三网融合、“宽带中国”等多项信息化工程的实施，我国光通信行业将出现爆炸式增长，如中国电信在2012年新增光纤到户2500万，新增固定宽带接入互联网家庭用户1600万。在光网建设计划中，中国电信计划投入400亿资金，从事光纤基础设施建设等工作，加速推进光纤入户。光通信网络建设的加速必将极大带动光通信芯片市场的快速增长。 通信基础设施建设受到中国政府高度重视，各大运营商均已加速光通信网络建设。中国政府将下一代互联网、数字电视网与第三代移动通信网络并列作为扩大内需的重大投资方向，预期总投资将超过6000亿元。在3G、4G、FTTx、三网融合、智能电网等因素的推动下，光通信产业相对于电信运营、服务等通讯行业的其他子行业将保持15%以上高速发展。在光纤通信领域，目前中国市场已经占到全球份额的30%。 中国光通信芯片行业发展现状分析 受移动互联网、三网融合等新型应用对于带宽需求推动，中国光通信市场开始进入高速成长期。由于中国光通信

网络投资额高、建设规模大、建设计划明确，未来将持续快速增长。光通信市场需求高涨也带来了对上游芯片产品的需求。中国市场的光通信芯片主要依赖外国供应商。目前，在芯片领域已经有少数中国企业取得了突破，但是仍主要是低端产品。在GPON芯片领域，华为、中兴等设备厂商都自行参与了芯片的设计。国内一些领先的光器件企业也开始向上游拓展，在芯片领域取得了一定的突破，但是还没有形成规模。 光器件的生产具有劳动密集型的特征，中国企业拥有成本优势，主要从事光器件的封装工作。由于在光通信芯片方面主要依赖进口，因此中国光器件企业在市场需求高涨的同时利润空间并不大，芯片成为下游企业竞争力的一个制约因素。中国光通信芯片产业未来发展可能会主要来自下游光器件、系统企业向上游的延伸。在上游的芯片和下游的系统设备领域均比较集中的情况下，光器件厂商有较强的动力向上游拓展，一些实力较强的光器件厂商将会在上游取得突破。

2017年AI芯片行业深度研究报告

２０１７年ＡＩ芯片行业深度研究报告

投资要点： ?AI应用爆发，底层芯片架构亟待革新：科技巨头的大力投入及政策 扶持正推动AI下游应用的迅猛增长，AI正在安防、无人驾驶、医疗等市场快速落地。而AI应用的发展离不开底层芯片架构的革新。传统芯片架构在处理神经网络算法时功耗较高，速度无法满足需求，因此催生了AI芯片的诞生，例如Google的TPU、寒武纪的NPU 等均是专门为AI应用度身定做的专有芯片，未来AI芯片将成为无论是移动端还是云端的标配，将成为下一阶段AI产业竞争的关键所在。 ?AI产业链中，最为看好上游AI芯片环节：目前时间点，AI产业链 上游的芯片企业的成长性最为确定，盈利模式最为清晰，AI芯片市场是率先受益于AI产业高速发展的环节，无论下游哪个应用领域率先落地，AI芯片市场都将迎来数倍的高速增长。根据智研咨询统计，2016 年人工智能芯片市场规模达到6亿美元，预计到2021年将达到52 亿美元，年复合增长率达到53%。仅测算安防前端智能摄像头市场，目前国内安防芯片市场规模约30亿人民币左右，预计未来三年，搭载人工智能模块的安防芯片市场存在三倍以上的成长空间，可达百亿级。 ?看好低成本高性能的ASIC发展路线，国内厂商或将弯道超车：目 前AI芯片技术主流路径为GPU、FPGA、ASIC等，场景方面分为云端、终端两大类，其中云端环境条件较为宽松，GPU暂时满足需求，未来AI ASIC芯片有望成为重要组成部分。终端受制于能耗，体积约束，同时应用场景相对明晰，对ASIC芯片需求强烈，我们看好ASIC路径发展前景。NVIDEA、INTEL、AMD等传统芯片巨头在GPU及FPGA领域具有不可撼动的优势，而国内中小芯片设计公司的优势在于细分场景下的ASIC芯片。随着AI芯片市场的快速发展，国内AI芯片设计公司在ASIC路线存在弯道超车的良好机遇。 ?行业评级及投资策略维持计算机行业“中性评级”，给予人工智能 板块买入评级，AI应用普及，AI芯片市场需求迅速上升，我们看好国内公司在ASIC芯片方面存在弯道超车的机遇，未来三年迎来爆发式成长，建议积极关注行业投资机会，短期重点推荐智能安防芯片市场。 ?重点推荐个股1、富瀚微：安防芯片A股龙头，受益安防人工智能 化发展；2、中科创达：芯片嵌入式解决方案A股龙头，麒麟970采用公司方案。建议关注：1、东软集团：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；2、四维图新：无人驾驶芯片技术储备丰富，发展潜力较大；3、中科曙光：云端人工智能服务器潜力巨大；4、浪潮信息：与IBM建立合资企业研发人工智能服务器，前景远大。 ?风险提示：1）相关公司业绩不达预期的风险；2）行业政策变动风 险；3）市场系统性风险。

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

中国半导体产业发展历史大事记

中国半导体产业发展历史大事记 1947年，美国贝尔实验室发明了半导体点接触式晶体管，从而开创了人类的硅文明时代。1956年，我国提出“向科学进军”，根据国外发展电子器件的进程，提出了中国也要研究半导体科学，把半导体技术列为国家四大紧急措施之一。中国科学院应用物理所首先举办了半导体器件短期培训班。请回国的半导体专家黄昆、吴锡九、黄敞、林兰英、王守武、成众志等讲授半导体理论、晶体管制造技术和半导体线路。在五所大学――北京大学、复旦大学、吉林大学、厦门大学和南京大学联合在北京大学开办了半导体物理专业，共同培养第一批半导体人才。培养出了第一批著名的教授：北京大学的黄昆、复旦大学的谢希德、吉林大学的高鼎三。 1957年毕业的第一批研究生中有中国科学院院士王阳元（北京大学微电子所所长）、工程院院士许居衍（华晶集团中央研究院院长）和电子工业部总工程师俞忠钰（北方华虹设计公司董事长）。 1957年，北京电子管厂通过还原氧化锗，拉出了锗单晶。中国科学院应用物理研究所和二机部十局第十一所开发锗晶体管。当年，中国相继研制出锗点接触二极管和三极管（即晶体管）。 1958年，美国德州仪器公司和仙童公司各自研制发明了半导体集成电路（IC）之后，发展极为迅猛，从SSI（小规模集成电路）起步，经过MSI（中规模集成电路），发展到LSI（大规模集成电路），然后发展到现在的VLSI（超大规模集成电路）及最近的ULSI（特大规模集成电路），甚至发展到将来的GSI（甚大规模集成电路），届时单片集成电路集成度将超过10亿个元件。 1959年，天津拉制出硅（Si）单晶。 1960年，中科院在北京建立半导体研究所，同年在河北建立工业性专业化研究所――第十三所（河北半导体研究所）。 1962年，天津拉制出砷化镓单晶（GaAs），为研究制备其他化合物半导体打下了基础。1962年，我国研究制成硅外延工艺，并开始研究采用照相制版，光刻工艺。 1963年，河北省半导体研究所制成硅平面型晶体管。 1964年，河北省半导体研究所研制出硅外延平面型晶体管。 1965年12月，河北半导体研究所召开鉴定会，鉴定了第一批半导体管，并在国内首先鉴定了DTL型（二极管――晶体管逻辑）数字逻辑电路。1966年底，在工厂范围内上海元件五厂鉴定了TTL电路产品。这些小规模双极型数字集成电路主要以与非门为主，还有与非驱动器、与门、或非门、或门、以及与或非电路等。标志着中国已经制成了自己的小规模集成电路。 1968年，组建国营东光电工厂（878厂）、上海无线电十九厂，至1970年建成投产，形成中国IC产业中的“两霸”。 1968年，上海无线电十四厂首家制成PMOS（P型金属－氧化物半导体）电路（MOSIC）。拉开了我国发展MOS电路的序幕，并在七十年代初，永川半导体研究所（现电子第24所）、上无十四厂和北京878厂相继研制成功NMOS电路。之后，又研制成CMOS电路。 七十年代初，IC价高利厚，需求巨大，引起了全国建设IC生产企业的热潮，共有四十多家集成电路工厂建成，四机部所属厂有749厂（永红器材厂）、871（天光集成电路厂）、878（东光电工厂）、4433厂（风光电工厂）和4435厂（韶光电工厂）等。各省市所建厂主要有：上海元件五厂、上无七厂、上无十四厂、上无十九厂、苏州半导体厂、常州半导体厂、北京半导体器件二厂、三厂、五厂、六厂、天津半导体（一）厂、航天部西安691厂等等。